AI类人工智能产品经理的丛林法则

简介： AI是大家都很关注的领域，然而对于大部分想要入行的同学来讲，AI的算法技术门槛相对较高，让很多空有热血但是缺少数学背景的同学望而却步。

不知道什么时候，可能是“人人都是产品经理”这个论调的影响，产品经理这个岗位逐渐变成IT领域除了纯开发岗位之外的第二选择。对于AI这个领域也不例外，产品经理这样的岗位也渐渐成为竞相争取的“肥差”，刚好我也在大厂做了一段时间的人工智能品类产品的工

AI是大家都很关注的领域，然而对于大部分想要入行的同学来讲，AI的算法技术门槛相对较高，让很多空有热血但是缺少数学背景的同学望而却步。不知道什么时候，可能是“人人都是产品经理”这个论调的影响，产品经理这个岗位逐渐变成IT领域除了纯开发岗位之外的第二选择。

对于AI这个领域也不例外，产品经理这样的岗位也渐渐成为竞相争取的“肥差”，刚好我也在大厂做了一段时间的人工智能品类产品的工作，结合我的经历谈一谈这方面的感受。

首先我想说“人人都是产品经理”在AI这个领域并不适用。先谈下AI类的产品经理跟其它的APP或者IT服务类产品的区别。

第一点，面向的受众不同，产品经理的本职工作是要设计出最贴合用户使用习惯的产品，然而因为目前AI的技术发展仍不像APP这样普及，大部分的AI产品的服务对象是to B端的企业用户， B端用户和C端用户的使用行为习惯是截然不同的，所以就有很多C端的产品转向B端出现的水土不服。

第二点，AI类别的产品经理同样需要面对相对这个岗位较高的门槛，当实现一款功能的设计的时候，最基础的认知就是要首先确定什么能做什么不能做，对于可见的一些服务，比方说手机APP中的用户使用用链路来讲，一个功能能否实现是比较容易确定的。但是如果是AI类产品的设计，需要涉及到对算法以及数据的理解，只有当产品经理真正了解每种算法的玩法以及数据的使用链路，才可以将功能做活，保留高鲁棒性。

第三点，因为AI技术还在快速发展，但是远没有达到人尽用、人尽知的地步，所以每一个AI产品经理当完成一款功能或产品的上线之后，都需要在教育用户和市场方面做足功夫。这一点也适用于所有新领域的产品。

那要如何成长为一个AI类的产品经理呢？博主还在学习阶段，但是可以把我的心得简单讲下。第一，快速的学习理解AI这个行业。AI是整个互联网行业谈论最多的技术方向，有大的量的关于这个领域的垂直媒体会每天更新国内外最新的咨询，我每天上班和下班途中共两个小时，都会用来浏览媒体对AI的报道，从大牛离职这样的八卦新闻到新论文的发表都会看一看（付出了手机流量超标的严重代价），遇到需要仔细阅读的便收藏等到时间充裕的时候慢慢去学。

不过确实因为现在这方面的咨询实在太纷杂了，为了甄选有营养的咨询以及方便跟更多的同学讨论，我创建了微信公众号“凡人机器学习”，把我觉得好的咨询跟大家分享。第二，学习AI的基础知识，不要只做产品“傻白甜”。听过很多开发吐槽产品经理什么都不懂，我也时常被吐槽。为了更深刻理解AI行业用户的使用习惯，要多多学习一些算法以及数据的分析方式，当然不必要像开发一样深入了解，只要从使用方式的角度了解即可。

我每天会在下班后，多呆一小时去看看各种大牛的博客或者学一些视频在线课程，这样可以更好的理解AI行业用户的使用方式，跟用户近一点。同时当你理解了算法的一些原理之后，也会跟开发近一点。在学习的过程中也可以边学边记录，留到以后去查看，之前把自己的笔记整理了下居然也可以形成一本书《机器学习实践应用》。剩下的一些关于产品经理必备的能力，比如竞品分析、市场策略、运营策略、项目推动、团队合作、产品设计这里就不详细说了，以后慢慢聊。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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